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      <title>DJL与SpringBoot继承实现图像识别 - 学习卡片</title>
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      <div class="header">
        <h1>DJL与SpringBoot继承实现图像识别 - 学习卡片</h1>
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        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-question">什么是预训练模型？使用它有什么核心优势？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">理论</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">预训练模型是在大规模数据集上预先训练并保存好的模型，可用于其他类似任务。其核心优势在于能够避免从零开始训练，从而节省计算资源，并且通常能在特定任务上取得更好的性能。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 1. 预训练模型的意义</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">文档中列举了哪三种常见的预训练模型及其对应的典型应用场景？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">文档中列举了三种模型：1. ResNet：用于图像分类任务；2. BERT：用于文本分类或自然语言处理任务；3. GPT：用于文本生成任务。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 选择预训练模型</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-question">在DJL中，`Criteria`类在加载预训练模型时扮演什么角色？请说明其关键配置项。</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">机制</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">`Criteria`类用于配置和筛选要加载的模型。关键配置项包括：1. `optApplication`：设置应用任务，如目标检测（OBJECT_DETECTION）；2. `setTypes`：定义模型的输入和输出数据类型；3. `optFilter`：设置过滤器以选择特定模型，如通过`backbone`指定为`resnet50`。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4.图片识别接口</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">实现</div>
          <div class="card-question">在代码示例的`predict`方法中，完成一次图像目标检测的核心流程是怎样的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">实现</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">核心流程包括：1. 使用`ImageFactory`将路径中的图像文件转换为`Image`对象；2. 构建一个`Criteria`对象来定义目标检测任务和所需的模型（如ResNet50）；3. 使用`ModelZoo.loadModel(criteria)`加载预训练模型；4. 通过模型创建`Predictor`实例，并调用`predict`方法对图像进行预测，得到`DetectedObjects`结果。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4.图片识别接口</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">实现</div>
          <div class="card-question">代码中是如何将检测到的物体边界框可视化并保存为新图像的？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">实现</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">首先，通过`img.duplicate(Image.Type.TYPE_INT_ARGB)`创建一个支持透明通道的图像副本。然后，调用`newImage.drawBoundingBoxes(detection)`方法将检测结果（边界框）绘制到新图像上。最后，使用`newImage.save()`将带有边界框的图像保存为PNG格式的文件。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4.图片识别接口</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">配置</div>
          <div class="card-question">根据文档提供的YML配置示例，可以通过哪些键来定义DJL模型的行为？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">配置</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">可以通过以下键来配置：`application-type`用于设定应用种类（如OBJECT_DETECTION），`input-class`和`output-class`用于设定输入输出数据格式，`model-filter`用于筛选模型（如按size），以及`arguments`用于覆写模型的默认参数（如`threshold`）。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 5.YML配置</div>
        </div>
      </div>
    </div>

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      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">接口</div>
          <div class="card-question">在提供的Spring Boot控制器中，`@PostMapping("/upload")`接口的功能是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">接口</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">该接口用于接收客户端上传的图像文件（`MultipartFile`），将文件字节写入本地路径，然后调用`predict`方法来对这个图像执行目标检测。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4.图片识别接口</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">接口</div>
          <div class="card-question">代码中的`@GetMapping("/get")`接口的作用是什么？它返回的数据格式是什么？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">接口</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">该接口的作用是提供一个下载端点，用于获取经过目标检测并保存的处理后图像。它通过`produces = MediaType.IMAGE_PNG_VALUE`指定返回的数据格式为PNG图片。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 4.图片识别接口</div>
        </div>
      </div>
    </div>

    <div class="card-container" onclick="this.classList.toggle('flipped');">
      <div class="card">
        <div class="card-face card-front">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-question">DJL支持哪些深度学习框架的预训练模型？</div>
          <div class="card-footer">点击卡片查看答案</div>
        </div>
        <div class="card-face card-back">
          <div class="card-category">技术</div>
          <div class="card-answer-wrapper">
            <div class="card-answer">根据文档内容，DJL支持多种深度学习框架的预训练模型，包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等。</div>
          </div>
          <div class="card-source">来源: 2. 选择预训练模型</div>
        </div>
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